Python でセミコロンで区切られた文字列から Pandas DataFrame を作成するにはどうすればよいですか?

文字列から Pandas DataFrame を読み取る

Pandas は、Python ユーザーに包括的なデータ分析ツールのセットを提供します。一般的な課題の 1 つは、さまざまなソースからデータを DataFrame にインポートすることです。特に文字列は、テストやその他の目的で表形式のデータを保存するのに便利な方法です。

次のようなセミコロンで区切られたデータを含む文字列がある場合、

TESTDATA="""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
"""

StringIO を利用して、これを Pandas DataFrame に変換します。StringIO は、文字列用のファイルのようなバッファーを提供します。次のコードは、これを実現する方法を示しています。

import pandas as pd
from io import StringIO

TESTDATA = StringIO("""col1;col2;col3
    1;4.4;99
    2;4.5;200
    3;4.7;65
    4;3.2;140
    """)

df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")

このコードは、pd.read_csv() 関数を使用して、セミコロンを区切り文字として扱い、TESTDATA 文字列を CSV ファイルとして解析します。結果として得られる df という名前の DataFrame には、文字列の構造化データが含まれます。

StringIO を利用すると、文字列をファイル オブジェクトであるかのように簡単に操作でき、さまざまなソースから Pandas にデータをインポートすることが簡単になります。分析と操作のための DataFrame。

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